卡尔曼滤波：从理论到应用的简介

卡尔曼滤波：从理论到应用的简介

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/chenxiemin/article/details/143808727

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种递归算法，用于对一系列噪声观测数据进行动态系统状态估计。它广泛应用于导航、控制系统、信号处理、金融预测等多个领域。本文将介绍卡尔曼滤波的基本原理、核心公式和应用案例。

1. 什么是卡尔曼滤波？

卡尔曼滤波由鲁道夫·卡尔曼在1960年提出，是一种基于最小均方误差准则的最优估计方法。简单来说，卡尔曼滤波使用当前的系统状态和新的测量数据来更新状态估计，并将噪声最小化，从而提供更准确的状态估计。

卡尔曼滤波的主要特点是它是递归的，这意味着它可以实时处理数据，不需要存储整个数据序列。卡尔曼滤波经常使用在：

1. 导航和定位：卡尔曼滤波在GPS导航、飞机和导弹控制系统中广泛应用，用于实时跟踪物体的位置和速度。
2. 金融领域：在股票价格预测、波动率估计等金融模型中，卡尔曼滤波可以用来平滑价格信号，估计价格趋势。
3. 信号处理：在音频和视频的去噪处理中，卡尔曼滤波可以滤除观测信号中的随机噪声。

2. 应用案例

我们希望通过安装在汽车上的GPS传感器来实时获取汽车的位置，但由于GPS信号可能会受到干扰和噪声的影响，直接使用原始GPS数据来估计汽车位置可能不够准确。我们可以通过卡尔曼滤波来减少噪声影响，得到更平滑、更准确的汽车位置估计。卡尔曼滤波通过结合估计误差和测量误差，来减少最终的估计误差，从而获得更精确的结果。其核心思想是加权融合预测值和测量值，赋予更可靠的信息更高的权重。

1. 测量误差

测量误差是指通过传感器获取的数据的准确性。例如，汽车使用GPS来确定位置，但由于外界环境的影响（如高楼遮挡、信号干扰等），GPS数据中可能包含噪声。测量误差反映了传感器测量的精度：

• GPS数据中的位置可能偏离汽车的真实位置，这种偏差就构成了测量误差。
• 在卡尔曼滤波中，用测量噪声协方差矩阵 R来描述测量误差的大小。测量误差越小，表示GPS数据越可靠。

2. 估计误差

估计误差是指根据系统模型对状态的预测可能不够准确。例如，我们假设汽车以恒定速度运动，可以通过汽车的初始速度和行驶时间预测当前车辆位置，而实际情况下汽车可能会加速或减速。由于模型无法完全准确地描述汽车的真实运动行为，因此预测的位置信息也会存在误差。

• 这种预测偏差就是估计误差，它表示模型本身的不确定性和不精确性。
• 在卡尔曼滤波中，用预测误差协方差矩阵 P来描述估计误差的大小。估计误差越小，表示模型对真实状态的描述越准确。

3. 结合测量和估计误差

卡尔曼滤波通过一个称为卡尔曼增益的动态系数，综合测量误差和估计误差，来平衡预测值和测量值：

• 如果测量误差较大（即传感器数据不可靠），卡尔曼滤波会更依赖预测值，即模型预测的结果。
• 如果估计误差较大（即模型预测不准确），卡尔曼滤波会更依赖传感器的测量值，即GPS数据。

最终，通过这种方式，卡尔曼滤波器可以得到一个结合了测量和估计误差的平滑估计结果，从而准确跟踪汽车的位置。

3. 卡尔曼滤波的基本数学原理

卡尔曼滤波的过程可以分为两步：预测（Prediction）和更新（Update）。

1. 预测步骤：根据当前状态估计和控制输入，预测下一个时刻的状态和不确定性。

• 状态预测：
• 误差协方差预测：
  其中：
• A 是状态转移矩阵。
• B 是控制输入模型。
• 是控制输入。
• Q 是过程噪声的协方差矩阵。

2. 更新步骤：结合测量值更新状态估计。

• 卡尔曼增益计算：
• 状态更新：
• 误差协方差更新：
  其中：
• H 是测量矩阵。
• 是观测值。
• R 是测量噪声的协方差矩阵。
• 是卡尔曼增益，它平衡了预测与观测之间的权重。

4. 实例：Python实现卡尔曼滤波

我们有一个资产价格序列 [101.2,102.5,98.5,100.8]，这个序列包含噪声（通常的金融数据就是这种情况），我们希望通过Kalman 滤波器来平滑这些噪声，以得到一个更稳定的价格估计，获取资产的 '真实' 价格。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pykalman import KalmanFilter

# Given price series (observed prices)
observed_prices = [101.2, 102.5, 98.5, 100.8]

# Initialize the Kalman Filter
kf = KalmanFilter(initial_state_mean=observed_prices[0], n_dim_state=1, n_dim_obs=1)

# Transition matrix (Assuming simple constant value model)
kf.transition_matrices = np.array([[1]])

# Observation matrix (We observe the price directly)
kf.observation_matrices = np.array([[1]])

# Initial state covariance (How uncertain we are about the initial state)
kf.initial_state_covariance = 1

# Measurement noise covariance (Assume some noise in the observations)
kf.observation_covariance = 1  # You can tweak this to change the weight given to observations

# Process noise covariance (Assume some process noise)
kf.transition_covariance = 0.1  # This is the model's uncertainty about how the price evolves

# Apply Kalman Filter to the observed price series
filtered_state_means, filtered_state_covariances = kf.filter(observed_prices)

# Plot the observed prices and the Kalman Filter smoothed prices
plt.plot(observed_prices, label='Observed Prices', marker='o', linestyle='dashed', color='gray')
plt.plot(filtered_state_means, label='Filtered Prices (Kalman)', marker='x', color='blue')
plt.xlabel('Time Step')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Kalman Filter Price Estimation')
plt.legend()
plt.show()

# Output the filtered price estimates
print("Filtered Price Estimates:")
for t, price in enumerate(filtered_state_means):
    print(f"Time Step {t+1}: Filtered Price = {price[0]:.2f}")

下图为运行结果：

5. 步骤解释

1. Kalman 滤波器的设置

首先，我们定义 Kalman 滤波器中的各个组件：

1. 状态：在这里，状态是我们对真实价格的估计。我们用一个变量来表示它，即当前时刻的估计价格。
2. 观测：这是我们实际观察到的价格数据，这些数据可能包含噪声。
3. 状态转移模型：我们假设价格在每个时间步不会有剧烈变化，所以我们的状态转移矩阵是
   
   1
   ，意味着预测的价格与前一个估计值相同。
4. 测量模型：由于我们直接观测到价格，所以观测矩阵也是
   1
   。
5. 噪声模型：

• 过程噪声协方差Q：表示价格随时间变化的内在不确定性，假设为
  0.1
  。
• 观测噪声协方差R：表示测量中可能的噪声，假设为
  1
  。

6. 初始设置：

• 初始价格设为
  101.2
  。
• 初始的不确定性协方差设为
  1
  。

在这一步，我们还没有进行预测或更新，因为这是滤波器的起点。

2. 初始化

在开始时，初始状态为第一个观测值，即
101.2
。初始的不确定性（即估计的方差）设为
1
。在这一步，我们还没有进行预测或更新，因为这是滤波器的起点。

3. 时间

t=1
：第一个预测和更新

预测步骤：

• 预测值：假设价格在时间步之间保持不变，因此预测的价格和之前估计的价格一致。
• 预测不确定性：基于过程噪声增加的不确定性，从
  1
  增加到
  1 + Q
  （过程噪声为
  0.1
  ）：

更新步骤：

• 观察值：我们观察到时间
  t=1
  的价格是
  102.5
  。
• 计算 Kalman 增益：
  Kalman 增益
  告诉我们在预测值和观测值之间我们有多少信任。
• 更新估计：使用 Kalman 增益来调整预测值：
  这里，预测值和观测值的差值是
  102.5 - 101.2 = 1.3
  ，调整后的估计为
  101.69
  。
• 更新不确定性：

4. 时间

t=2
：第二次预测和更新

预测步骤：

• 预测值：使用上一步的估计
  101.69
  作为下一步的预测：
• 预测不确定性：由于模型噪声增加，预测的不确定性为

更新步骤：

• 观察值：时间
  t=2
  的价格观测值是
  98.5
  。
• 计算 Kalman 增益：
• 更新估计：
  这里，预测值和观测值的差值是
  98.5 - 101.69 = -3.19
  ，调整后的估计为
  100.66
  。
• 更新不确定性：

5. 时间

t=3
：第三次预测和更新

预测步骤：

• 预测值：使用上一步的估计
  100.66
  作为下一步的预测：
• 预测不确定性：由于过程噪声，预测的不确定性变为
  0.384 + 0.1
  ：

更新步骤：

• 观察值：时间
  t=3
  的观测价格是
  100.8
  。
• 计算 Kalman 增益：
• 更新估计：
  这里，预测值和观测值的差值是
  100.8 - 100.66 = 0.14
  ，调整后的估计为
  100.7
  。
• 更新不确定性：

6. 卡尔曼滤波的优缺点

优点：

• 实时更新：适合实时系统。
• 噪声鲁棒性：能够有效滤除噪声，尤其适用于高斯噪声环境。
• 资源效率：计算复杂度低，适合嵌入式系统实现。

缺点：

• 模型依赖：卡尔曼滤波假设模型线性且噪声为高斯分布，在非线性或噪声不服从正态分布的系统中表现欠佳。
• 初始状态敏感：初始状态和协方差的设定影响收敛速度。

7. 总结

在应用 Kalman 滤波器时，需要定义三个关键矩阵来控制价格的预测和更新过程。具体来说，这三个矩阵是：

1.状态转换矩阵 A

• 作用：状态转换矩阵用来描述系统状态的变化情况。在我们的例子中，它表示价格在时间步之间如何变化。
• 解释：这个矩阵决定了如何从一个时间步的状态（价格估计）预测下一个时间步的状态。比如，如果你假设价格在短期内保持稳定，可以将 A设置为
  1
  （这表示预测的价格和前一个时间步相同）。如果有更复杂的模型（如价格可能随着时间线性增加），你可以在 A中引入更多参数。
• 示例：在价格平滑的例子中，简单情况下 A=1。

2.过程噪声协方差矩阵 Q

• 作用：过程噪声矩阵 Q 描述的是系统内在的不确定性，表示我们对模型如何演变的不完全信任程度。
• 解释：Q 用来表示系统本身的随机性或模型的简化程度。更高的 Q值意味着我们认为系统有更多的随机波动，较低的 Q值表示对系统的信任度较高。在金融时间序列中，这种不确定性可能来自市场的内在波动。
• 示例：在我们的例子中，Q 设置为
  0.1
  ，表示我们对每个时间步的价格变化有一定的随机波动预期。

3.观测噪声协方差矩阵 R

• 作用：观测噪声矩阵 R 表示外部的测量不确定性，即观测数据中的噪声。
• 解释：这是观测数据中可能存在的随机误差，例如由于市场的短期波动、交易异常或其他外部因素导致的观测误差。一个较高的 R值表示观测数据的噪声较大，较低的 R值表示观测数据比较可靠。
• 示例：在我们的例子中，R 设置为
  1
  ，表示市场观测中可能存在的波动。

卡尔曼滤波是一种强大的估计工具，在动态系统的状态估计中表现出色。它通过递归更新，将预测和测量结合，从而在各种噪声环境中提供稳定、准确的估计结果。在未来的发展中，卡尔曼滤波还将与非线性滤波和机器学习方法相结合，进一步拓宽其应用领域。